Text normalization

最新推荐文章于 2025-02-27 15:23:03 发布
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文本规范化（Text Normalization）
披风秃头侠的博客
03-13 1万+
文本规范化问题作为自然语言处理中的重要一步，很多人对此进行了各种研究。在本文中，我们提出了一种解决此问题的新模型，GRFE（Gated Recurrent Feature Extractor）。该模型充分利用了符号的类别信息，并据此规范化符号。应用此模型，不仅可以提高神经网络的鲁棒性，而且还可以避免”all sillyerrors”.实验表明，与以往模型相比，该模型的参数个数更少。GRFE...
【笔记】《Speech and Language Processing》Chapter 2 Text Normalization 文本规范化
_Ronnie_的博客
07-05 776
C2. Text Normalization 处理文本之前还需要Text Normalization。归结起来有以下几种Normalization方式： Tokenizing (segmenting) words Normalizing word formats Segmenting sentences 1. 用Unix工具进行粗略的Tokenization和Normalization 可以使用几个Unix命令进行粗略的标注和标准化（以及词频统计）。如tr，可以更改输入为特定的字符；sort，可以将输入
text_normalization
04-30
text_normalization 用于将文本规范化为规范形式的Python模块。 安装 pip install normalization 例子 import normalization ## Whitespace Normalization # Output: "This is not a normal sentence structure. The spaces are incoherant." normalization . whitespace ( "This is not a normal sentence structure . The spaces are incoherant ." ) ## Capitalization Normalization # Output: "This is not capitalized. It should be
chinese_text_normalization:中文文本归一化语音处理
05-25
中文文本规范化语音处理 问题 在Google和Github上搜索“文本规范化”（TN），您几乎找不到“可读使用”的文本规范化任务的开源项目。 而是找到了一堆支持TN功能的NLP工具包或框架。 在“支持文本标准化”和“进行文本标准化”之间有很多工作。 原因 TN或多或少地取决于语言。 某些TN处理方法可在多种语言之间共享，但是一个好的TN模块总是或多或少地包含特定于语言的知识和处理方法。 TN是特定于任务的。 即使对于相同的语言，不同的应用程序也需要完全不同的TN。 TN是“脏”的 无论您选择什么工具包和框架，构造和维护一组TN重写规则都是很痛苦的。 TN任务本身隐藏着细微而固有的复杂性，而不是工具或框架中。 成熟的TN模块是一项资产 由于构建和维护TN十分困难，因此实际上对于商业公司而言是一项资产，因此不太可能在开源社区中找到产品级别的TN（如果发现任何问题，请纠正我） TN对
2021-3-20组会 Chinese Text Normalization
ruclion的专栏
03-20 568
0. 说明 TTS 中前端很重要的工作 看上去很简单, 但其实特别特别复杂, 特别麻烦, 特别难 目前如 Crystal, 都是有大约 300 条的规范文件, 通过 Rule 来解决这些问题 那么基于数据的方法, 都有哪些呢, 能不能完全暴力堆数据, 通过覆盖和训练来完成呢? 而且这个貌似是一个一劳永逸的过程, 并不像 TTS 每个人都有特点, 需要训练自己的 TTS 的难点一样 1. 问题背景 ...
innerHTML and text normalization
lgj573
09-07 140
[url]http://www.quirksmode.org/bugreports/archives/2004/11/innerhtml_and_t.html[/url] IE applies HTML normalization to the data that is assigned to the innerHTML property. This causes incorrect dis...
Google Text Normalization Challenge（Google文字规范化挑战）-数据集
03-04
Text-to-speech synthesis text normalization data, from Sproat & Jaitly 2016 Google Text Normalization Challenge.xlsx
A log-Linear Model for Unsupervised Text Normalization阅读笔记
01-03
1. 文本规范化（Text Normalization）：文本规范化是指将社交媒体语言转换为更接近标准数据集的文本。例如，将“Woooow”和“hoooooot”转化为更常见的表达方式，以减少击键次数，同时保留表达情感或社会意义。这...
russian_stt_text_normalization:基于标记s2s网络的语音转文本和其他应用程序的俄语文本标准化管道
05-05
text = 'С 12.01.1943 г. площадь сельсовета — 1785,5 га.' norm = Normalizer () result = norm . norm_text ( text ) print ( result ) >>> С двенадцатого января т...
Chapter 2 Regular Expressions, Text Normalization, Edit Distance
boywaiter的专栏
04-24 1250
Chapter 2 Regular Expressions, Text Normalization, Edit Distance Speech and Language Processing ed3读书笔记 text normalization: converting text to a more convenient, standard form. tokenization: separate...
java.text.normalizer_java.text.Normalizer：isNormalized()返回false，但Normalize不会更改字符串...
weixin_30199299的博客
03-02 551
我刚开始学习java.text.Normalizer。这看起来很直接。我有一个“怪异”的破折号来处理(特别是U+2013)我想将它转换成正常的短线字符，所以我做了一些快速测试代码：import java.text.Normalizer;public class Test {public static void main(String[] args) {String weirdDash = "–";...
探秘Chinese_Text_Normalization：中文文本标准化利器
gitblog_00023的博客
04-16 757
探秘Chinese_Text_Normalization：中文文本标准化利器 chinese_text_normalizationChinese text normalization for speech processing项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/chi/chinese_text_normalization 是一个开源项目，专注于解决中文文本处理...
Python文本预处理：步骤、使用工具及示例
python学习者的博客
04-12 3960
本文将讨论文本预处理的基本步骤，旨在将文本信息从人类语言转换为机器可读格式以便用于后续处理。此外，本文还将进一步讨论文本预处理过程所需要的工具。 当拿到一个文本后，首先从文本正则化（text normalization）处理开始。常见的文本正则化步骤包括： 将文本中出现的所有字母转换为小写或大写 将文本中的数字转换为单词或删除这些数字 删除文本中出现的标点符号、重音符号以及其他变音符号 ...
自然语言处理：文本规范化
老赵爱学习的博客
02-27 1584
自然语言处理中的文本规范化，是指对原始文本进行一系列处理操作，使其具有统一、标准的格式和表达形式，以提高后续自然语言处理任务(如文本分类、信息检索、机器翻译等)的准确性和效率。
基于Keras搭建CNN、TextCNN文本分类模型
当回首往事的时候，不会因虚度年华而悔恨，也不会因碌碌无为而羞愧。
08-02 1953
Keras的CNN、TextCNN文本分类
开源项目常见问题解决方案：Chinese Text Normalization
gitblog_00425的博客
12-21 404
开源项目常见问题解决方案：Chinese Text Normalization chinese_text_normalization Chinese text normalization for speech processing ...
Chinese Text Normalization 项目使用教程
gitblog_00512的博客
09-10 474
Chinese Text Normalization 项目使用教程 chinese_text_normalization项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/chinese_text_normalization 1. 项目的目录结构及介绍 chinese_text_normalization/ ├── python/ │ ├── cn_tn.py │ ...
论文笔记：A Mostly Data-driven Approach to Inverse Text Normalization
vivian_ll的博客
05-31 2085
这篇文章是苹果公司发表在语音识别顶会INTERSPEECH2017上的一篇文章。 将逆文本化（ITN）转为标签问题的方法 Siri 使用标准的格式化方式来展示日期、时间、地址和金额等对象。这是由于在语音识别的核心组件的输出上应用了一个被称之为逆转文本标准化（ITN，Inverse Text Normalization）的过程。可以通过下面这个案例来理解 ITN 所起的重要作用，如果没有 ITN，S...
斯坦福大学自然语言处理第二课“文本处理基础（Basic Text Processing）”
自然语言处理小站
08-26 2694
文本处理基础1.正则表达式(Regular Expressions)正则表达式是重要的文本预处理工具。 以下截取了部分正则写法： 2.分词（Word tokenization） 我们在进行每一次文本处理时都要对文本进行统一标准化（text normalization）处理。文本规模 How many words? 我们引入变量Type和Token 分别代表词典中的元素（an
Positional Normalization
最新发布
03-21
<think>嗯，用户问的是Positional Normalization在机器学习或NLP中的概念或实现方式。首先，我需要确认Positional Normalization的具体定义，因为在常见的深度学习中，Normalization技术有很多种，比如Batch Normalization、Layer Normalization、Instance Normalization等。但用户提到的Positional Normalization可能是指结合位置信息的归一化方法，尤其是在Transformer模型中处理序列时如何保留位置信息。 根据用户提供的引用，特别是引用[2]提到Transformer使用位置Embedding来保留位置信息，而引用[3]讨论了参数初始化和层归一化。通常，Transformer中的层归一化（Layer Normalization）是对每个样本的所有特征进行归一化，但可能不会显式处理位置信息。那Positional Normalization可能是一种改进，将位置编码的信息整合到归一化过程中。 需要进一步思考：是否存在将位置编码与归一化结合的方法？比如，在归一化时不仅考虑特征的统计量，还根据位置调整缩放和平移参数。例如，在Layer Normalization中，每个位置的缩放因子γ和偏移β可能由位置编码决定，从而让模型在不同位置上应用不同的归一化参数，增强对位置敏感的处理。 此外，可能需要查阅相关资料，比如是否在文献中有类似的技术。例如，一些研究可能提出在归一化层中引入位置相关的参数，或者调整归一化的统计量计算方式，以包含位置信息。例如，Positional Normalization可能是在每个位置独立进行归一化，或者根据相邻位置的信息进行自适应调整。 在实现上，假设Positional Normalization类似于Layer Normalization，但γ和β不是可学习的参数，而是由位置编码生成。例如，对于序列中的每个位置i，生成对应的γ_i和β_i，然后应用归一化。这样，每个位置的归一化参数不同，从而保留位置信息。具体来说，公式可能是： $$ \text{PN}(x_i) = \gamma_i \cdot \frac{x_i - \mu_i}{\sigma_i} + \beta_i $$ 其中，μ_i和σ_i是沿特征维度的均值和标准差，而γ_i和β_i由位置i决定，可能通过位置嵌入得到。 另外，考虑引用[4]提到的Self-Attention机制，Transformer编码器处理序列时已经通过位置编码注入位置信息，但如果在归一化阶段进一步强化位置信息，可能提升模型对位置敏感任务的表现，比如机器翻译或文本生成。 需要验证这种思路是否有相关研究支持。例如，是否有论文提出过类似Positional Normalization的方法，或者在现有模型中的变体中是否存在这样的实现。例如，LayerNorm通常应用于Transformer的每个子层之后，而如果在这里将位置信息整合到γ和β中，可能就是一种Positional Normalization的实现方式。 总结：Positional Normalization可能是在归一化过程中结合位置编码，使得不同位置的归一化参数不同，从而增强模型对位置信息的利用。实现方式可能是在计算缩放和平移参数时，引入位置嵌入作为生成γ和β的条件。</think>### Positional Normalization（位置归一化）概念解析 Positional Normalization（位置归一化）是一种在序列数据处理中结合**位置信息**的归一化方法，常用于自然语言处理（NLP）任务。其核心思想是通过位置编码（Positional Encoding）动态调整归一化参数（如缩放因子和偏移量），从而增强模型对序列位置敏感性的建模能力[^2]。 #### 1. 与常规归一化的区别 常规方法如**层归一化（Layer Normalization）**对序列中所有位置的隐藏状态统一计算均值和方差，公式为： $$ \text{LN}(x_i) = \gamma \cdot \frac{x_i - \mu}{\sigma} + \beta $$ 其中$\mu$和$\sigma$是沿特征维度的统计量，$\gamma$和$\beta$是全局可学习参数。 而Positional Normalization为**每个位置$i$**生成独立的归一化参数： $$ \text{PN}(x_i) = \gamma_i \cdot \frac{x_i - \mu_i}{\sigma_i} + \beta_i $$ 其中$\gamma_i$和$\beta_i$由位置$i$的嵌入向量生成（例如通过一个小型神经网络或查表法）[^3]。 #### 2. 实现方式示例 以Transformer模型为例，结合位置嵌入生成归一化参数： ```python import torch import torch.nn as nn class PositionalNorm(nn.Module): def __init__(self, d_model, max_len=512): super().__init__() self.position_emb = nn.Embedding(max_len, 2*d_model) # 生成γ和β self.register_buffer('position_ids', torch.arange(max_len)) def forward(self, x): # x: (batch_size, seq_len, d_model) seq_len = x.size(1) pos_ids = self.position_ids[:seq_len] gamma_beta = self.position_emb(pos_ids) # (seq_len, 2*d_model) gamma, beta = gamma_beta.chunk(2, dim=-1) mean = x.mean(dim=-1, keepdim=True) std = x.std(dim=-1, keepdim=True) return gamma * (x - mean) / (std + 1e-6) + beta ``` #### 3. 优势与挑战 - **优势**：显式编码位置信息，增强模型对词序的敏感性；可缓解长序列中位置信息衰减问题[^4]。 - **挑战**：需要额外存储位置嵌入参数；可能增加过拟合风险。
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